BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。...Google 已经公开了 TensorFlow 版本的预训练模型和代码，可以用于生成词向量，但是还有更简单的方法：直接调用封装好的库 bert-as-service 。...使用 bert-as-service 生成词向量 bert-as-service 是腾讯 AI Lab 开源的一个 BERT 服务，它让用户可以以调用服务的方式使用 BERT 模型而不需要关注 BERT...BERT 的另一个特性是可以获取一对句子的向量，句子之间使用 ||| 作为分隔，例如： bc.encode(['First do it ||| then do it right']) 获取词向量 启动服务时将参数...处理中文是否要提前分词 在计算中文向量时，可以直接输入整个句子不需要提前分词。因为 Chinese-BERT 中，语料是以字为单位处理的，因此对于中文语料来说输出的是字向量。
前言 上一篇文章，我们介绍词向量(1)--从word2vec到ELMo，关注的角度是从静态的词向量到动态的词向量（该篇属于旧闻新写，构思的时候还没出现Bert等跨时代的思想）......因此，出现了这样的声音： NLP领域的ImageNet时代到来：词嵌入「已死」，语言模型当立......从2013年出现的word2vec到如今的Bert，一个显著的转变是：从仅仅预训练词向量来初始化NLP模型的第一层发展到预训练整个NLP模型，预训练关注的不再仅仅是单个词汇信息，而是还有句子级别的信息，...6736 结束 至此，NLP领域与词向量技术相关的知识算是大体讲完了，从word2vec到Bert基本上覆盖了所有的主流方法。...当然，词向量除了在NLP领域被广泛的探究之外，在其它Machine Learning领域也有许多新颖的实践，后续还会结合词向量的思想，介绍一下其在推荐领域的一些尝试。
首先将原始文本进行one-hot编码，在分别乘以词嵌入矩阵，得到每个词的词向量表示，拼接起来作为输入层。输出层后加上softmax，将y转换为对应的概率值。模型采用随机梯度下降对 ? 进行最大化。...上述的NNLM和RNNLM的目的都是为了建立语言模型，词向量（即输入层之前的词嵌入矩阵）只是整个过程的副产物，而从C&W开始，就直接以生成词向量为目标构建模型了。...输入层是上下文单词的one-hot编码，词典大小为V,第一个权重矩阵W为V行N列的词向量矩阵，N是词向量的维度，如常用的300维、400维等，暂且称W为"输入词向量"，它的作用是把上下文单词的词向量表示出来...论文中采用的方法是将上下文单词的词向量与中心词的词向量做点积来表示得分，即 ? 而我们知道两个向量的做点积的结果是可以反映它们的相似度的，我认为这也是为什么将词向量用来做相似词检测效果很好的原因。...输入层是中心词的one-hot编码，经过"输入词向量"得到其词向量表示，隐藏层为中心词词向量的各维： ?
本周推文目录如下： 周三：【词向量】Hsigmoid加速词向量训练 周四：【词向量】 噪声对比估计加速词向量训练 周五：【RNN语言模型】使用RNN语言模型生成文本 词向量用一个实向量表示词语，向量的每个维都表示文本的某种潜在语法或语义特征...广义的，词向量也可以应用于普通离散特征。词向量的学习通常都是一个无监督的学习过程，因此，可以充分利用海量的无标记数据以捕获特征之间的关系，也可以有效地解决特征稀疏、标签数据缺失、数据噪声等问题。...在词向量任务中，我们向大家展示如何使用Hierarchical-Sigmoid 和噪声对比估计（Noise Contrastive Estimation，NCE）来加速词向量的学习。...这种表示方式比较简洁，但是当词表很大时，容易产生维度爆炸问题；而且任意两个词的向量是正交的，向量包含的信息有限。...网络输入为词在字典中的id，然后查询词向量词表获取词向量，接着拼接4个词的词向量，然后接入一个全连接隐层，最后是Hsigmoid层。详细网络结构见图2： ? 图2.
字符级嵌入甚至更加准确——在所有预训练方法中，ELMo 的数字捕捉能力最强大，而使用子词单元的 BERT 模型准确率不如 ELMo。 ?...图 1：研究者训练了一个 probing model，基于词嵌入对 [-500, 500] 区间内随机 80% 的整数进行数字解码，如「71」→ 71.0。...研究发现，所有广泛应用的预训练嵌入方法（如 ELMo、BERT 和 GloVe）都可以捕捉数字：数字大小可呈现在嵌入中，即使是上千的数字。...在所有嵌入中，字符级方法要比词级、子词级方法具备更强大的识数能力，如 ELMo 胜过 BERT。在综合任务上直接学得的字符级模型整体是最强的。...研究者评估了多种 token 嵌入方法： 词向量：使用 300 维 GloVe 和 word2ve 向量。 语境嵌入：使用 ELMo 和 BERT 嵌入。
为什么要使用BERT的嵌入？ 在本教程中，我们将使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？...Word2Vec将在两个句子中为单词“bank”生成相同的单词嵌入，而在BERT中为“bank”生成不同的单词嵌入。...从教育的角度看，仔细查看BERT的词嵌入的是一个深入学习BERT及其迁移学习模型的很好的方法，我们设置了一些实用知识和上下文，以便在后面的内容中更好地理解模型的内部细节。...根据BERT作者Jacob Devlin: 我不确定这些向量是什么，因为BERT不能生成有意义的句子向量。...平均嵌入是最直接的解决方案(在类似的嵌入模型中依赖于子单词词汇表(如fasttext))，但是子单词嵌入的总和和简单地使用最后一个token嵌入(记住向量是上下文敏感的)是可接受的替代策略。
一、前言 词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示，区别于以往的独热表示，已经成为自然语言任务中的一个重要工具，对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量，下面介绍几种间接的方法。...二、评价方法 对于词向量的评价更多还是应该考虑对实际任务的收益，脱离的实际任务很难确定A模型就一定比B好，毕竟词向量方法更多是一种工具。...1、语义相关性任务 这个任务用来评价词向量模型在两个词之间的语义相关性，如：学生与作业，中国与北京等。...上述文件代表了词语之间的语义相关性，我们利用标注文件与训练出来的词向量相似度进行比较，如：词向量之间的cos距离等，确定损失函数，便可以得到一个评价指标。...任务中最相似的词，一般使用向量间距离来进行寻找，如： queen-king+man=women 同样需要准备标记文件，根据寻找出来的词的正确率判断词向量的质量。
简介 自然语言是一套用来表达含义的复杂系统，词是表义的基本单元。而我们要考虑是如何构造词向量来表示词。把词映射为实数域向量的技术称为词嵌入。 2....词嵌入 最初的词嵌入采用 one-hot 编码来生成词向量，但 one-hot 编码的词向量无法准确表达不同词之间的相似度。...目前的词嵌入采用 word2vec 工具，其主要包含两中词向量编码模型：跳字模型和连续词袋模型。 假设文本序列是 ，设背景窗口大小为 2，以 作为中心词，则其余词为 的背景词。...假设某个词在词典中的索引为 ，则它作为中心词时词向量表示为 ，作为背景词时词向量表示为 。...，一般使用背景词向量作为词向量表达词。
2 不同种类的词嵌入 2.1 词频嵌入 2.1.1 计数向量 2.1.2 TF-IDF 2.1.3 共现矩阵 2.2 预测嵌入 2.2.1 CBOW 2.2.2 Skip-gram 3...词嵌入的应用案例 4 使用预训练的词向量 5 训练属于自己的词向量 6 结语 ?...下面就来看看什么是词嵌入，和词嵌入的不同类型，以及如何使用词嵌入完成返回搜索结果的任务。 1 什么是词嵌入？ 简单来说，词嵌入就是将文本转换成数字，方法不同，数值表征也不同。...接下来看看不同的词嵌入或词向量的方法，以及各自的优缺点。...2 不同类型的词嵌入 可以将词嵌入大致分成两类： 基于频率嵌入 基于预测嵌入 2.1 基于频率嵌入 基于频率，有三种向量表示法： 计数向量 TF-IDF向量 共现向量 2.1.1 计数向量 一个包含D篇文档
NLP的相关任务中，要将我们能看懂的语言交给计算机来处理，通常需要首先将语言数学化，只有这样机器才能认得出，而词向量正是将我们看懂的词进行数学化的一种方法，就是把一个词语表示成一个向量。...不能很好地刻画词语与词语间的相似性，称为“词汇鸿沟”，因为从adore和respect的词向量，编号上，我们看不出它们之间是否存在某种关系，比如为同义词，反义词等，尽管adore和respect是一对同义词...，当然训练的预料库不一样，或者方法不一样，最终得到了某个词的向量长的也不一样。...显然，这种方法获得了 adore 和 respect 两个词的词向量，这样他俩组成了一个词向量空间，而每一个向量则为该空间中的一个点，即向量的终端点，那么adore和repect这两个点的距离，我们就可以拿来分析了...利用这个特性，可以用于机器翻译领域，通过向量空间，把一种语言转变成另一种语言，举个别人的例子，将英语中的one, two, ..., five自动转化为西班牙语，怎么做呢，首先得到这5个词的词向量，如下图所示
本周推文目录如下： 周三：【词向量】Hsigmoid加速词向量训练 周四：【词向量】 噪声对比估计加速词向量训练 周五：【RNN】使用RNN语言模型生成文本 词向量用一个实向量表示词语，向量的每个维都表示文本的某种潜在语法或语义特征...在词向量任务中，我们向大家展示如何使用Hierarchical-Sigmoid 和噪声对比估计（Noise Contrastive Estimation，NCE）来加速词向量的学习。...02 噪声对比估计加速词向量训练 |1. 为什么需要噪声对比估计 语言模型是许多自然语言处理任务的基础，也是获得词向量表示的一种有效方法。...词向量层：id 表示通过词向量层作用得到连续表示的词向量表示，能够更好地体现词与词之间的语义关系。训练完成之后，词语之间的语义相似度可以使用词向量之间的距离来表示，语义越相似，距离越近。...词向量拼接层：将词向量进行串联，并将词向量首尾相接形成一个长向量。这样可以方便后面全连接层的处理。 全连接隐层：将上一层获得的长向量输入到一层隐层的神经网络，输出特征向量。
_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 这里分两步介绍bert的使用：第一怎么使用bert的词向量，第二如何fine-tuning做其他任务。...如何使用bert的词向量 如何用fine-tuning作文本分类 如何使用bert的词向量 传统的句向量采用词向量的方式求加权平均，无法解决一词多义对句子的影响，bert向量由于包含了上下文信息，从理论来看要比传统方法好...方法一：直接生成词向量 1.下载bert项目 下载地址：https://github.com/google-research/bert 其中extract_features.py文件为bert句向量生成文件...方法二：bert-as-service两行代码加载词向量 详细介绍文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50582974 github地址：https://github.com...D:/数据/实体链接/bert相识度匹配/chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=1 4.直接加载词向量 from bert_serving.client import
假设语料库中有V个词，那么语料库中的任一词都可以表示为一个长度为V的向量，另外，每个词都有一个unique的id，one-hot将向量中词id相应位置置为1，其他位置为0来表示这个词。...，m为词向量的维度。...存在问题： 1,训练复杂度高，NNLM需要训练的权值链接为n*d+n*d*h+h*V 其中,n为输入词，d为词向量的嵌入维，h为隐层节点个数，V为输出层词的个数，也就是输出层节点个数，第一部为输入层与投射层的链接数...RNNLM的训练复杂度为h*h+h*V,其中h=d,说明词向量的嵌入维通常与隐层节点时一致。...Skip-gram(Continuous Skip-gram Model) Skip-gram也是word2vec模型重要概念之一，与COBW不同是，Skip-gram的输入是当前词的词向量，而输出是周围词的词向量
已经介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型的基本原理，以及训练过程的3个策略，详细请参考： 斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2：词向量模型 Word2vec之Skip-Gram训练网络的...同时，运用 TensorFlow 框架建立网络结构，求解嵌入的词向量。...def generate_batches(self,train_words_index): 三层网络 该部分主要包括： 输入层 Embedding， 嵌入矩阵的矩阵形状为 vocab_size×hidden_units_size...为了能够更全面地观察我们训练结果，我们采用 sklearn 中的 TSNE 来对高维词向量进行可视化。 ?...感悟一点设计之道 Tensorflow|Session和InteractiveSession 点击以下标题查看相关内容： 深度学习和自然语言处理：介绍 斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2：词向量
词向量综述 one-hot by neighbor 基于全文档的词向量 基于window的词向量 SVD Skip-Gram 结构 输入输出 学习算法 优化角度 改进 word pair sub-sampling...过时性：新的词不可以及时更新 主观性 需要人力去创造词典集合 较难计算词之间的相似度 具体地，词在计算机中是以[0,1,0,0…]的向量表示的，该词对应的index的值为1，其他为0。...基于全文档的词向量 word count matrix tf-idf matrix LSA 基于window的词向量 一般来说，基于window的词向量有以下特点： window长为5-10 对称性，不区分左边右边...SVD 上面的co-occurrence matrix词向量的维度是词汇库的维度，向量太长。可以通过SVD降维得到维度较低的词向量。...SVD的缺点如下： 计算复杂度太高 新的词或者文档来的时候还要重新计算 Skip-Gram 与其计算co-occurrence matrix，不如直接学习词向量。
另一方面向量过于稀疏，计算和存储的效率都不高。 一种当前主流的技术是将是将词表示低维（通常为几十到几百维）的稠密向量，这种技术称为词向量（word embedding），也称为词嵌入。...有了低维的向量后，词之间可以进行相似度计算。将词向量作为底层输入时，词向量已经被证实有助于提高很多自然语言处理任务的性能，例如命名实体识别和情感分析等。 那么怎样将词表示为低维稠密实数向量呢？...本节即将介绍的第三种词向量方法ELMo，能够学习到一个模型，该模型能够实时针对单词序列预测每个单词的词向量。因此当一个词出现在不同的上下文时，可以得到不同的词向量表示。...GloVe是一种无监督学习算法，用于获得词向量表示。对来自语料库的聚合的全局词共现统计数据进行训练，得到的词向量展示了向量空间的有趣线性子结构。...也可以将这些词向量作为再次训练的初始值，基于自己的任务微调这些词向量。如果拥有大规模语料库，也可以完成从头开始训练自己的词向量。
词嵌入是所有自然语言处理任务所必须要经历的步骤，非常的重要。词向量在网络上已经有了大量的文章，但是，出于我们专栏的完整性系统性的考虑，笔者还是决定加上这样一个专题。...最容易想到的，就是对文本进行向量化的表示。例如，根据语料库的分词结果，建立一个词典，每个词用一个向量来表示，这样就可以将文本向量化了。 最早的文本向量化方法是词袋模型，我们先来看看词袋模型。...2 词袋模型 要讲词向量，我们首先不得不说的就是词袋模型。词袋模型是把文本看成是由一袋一袋的词构成的。...接下来，词向量就“粉墨登场”了。 3 词向量 相比于词袋模型，词向量是一种更为有效的表征方式。怎么理解呢？词向量其实就是用一个一定维度(例如128，256维)的向量来表示词典里的词。...5 总结 上面详细介绍了词向量的来历和作用，并介绍了一种词向量的训练方法。 在实际过程中，并不是用上述神经网络来训练词向量的因为词向量是如此的重要，NLP工作者们设计了专门的网络来训练词向量。
首先将原始文本进行one-hot编码，在分别乘以词嵌入矩阵，得到每个词的词向量表示，拼接起来作为输入层。输出层后加上softmax，将y转换为对应的概率值。模型采用随机梯度下降对 ? 进行最大化。...上述的NNLM和RNNLM的目的都是为了建立语言模型，词向量（即输入层之前的词嵌入矩阵）只是整个过程的副产物，而从C&W开始，就直接以生成词向量为目标构建模型了。...论文中采用的方法是将上下文单词的词向量与中心词的词向量做点积来表示得分，即 ? 而我们知道两个向量的做点积的结果是可以反映它们的相似度的，我认为这也是为什么将词向量用来做相似词检测效果很好的原因。...输入层是中心词的one-hot编码，经过"输入词向量"得到其词向量表示，隐藏层为中心词词向量的各维： ?...trace_c_p_k2_=a3ea1bdb753c414994abbc51519cd5f7#/info 这个专题将分成三次发布，下一次会详细介绍Glove和Fasttext,再下一次介绍Elmo,GPT以及Bert
我第一次接触 Embedding 是在 Word2Vec 时期，那时候还没有 Transformer 和 BERT 。...BERT 等模型的 Token 是单个字，一些其他模型的 Token 是多个字组成的词。...刚才那个例子，查找 Index 为1的词向量 ，恰好是 Embedding 权重矩阵的第2行（从0计数的话则为第1行）。 权重矩阵如何做查询呢？答案是 One-Hot 。...BERT 这样的预训练模型，在预训练阶段， Embedding 是随机初始化的，经过预训练之后，就可以得到词向量。比如 BERT 是在做完形填空，用周围的词预测被掩盖的词。...预训练好的词向量作为己用，可以用于下游任务。BERT 在微调时，会直接读取 Embedding 层的参数。
目录 1、语言表示 1.1、分布假说 1.2、语言模型 2、词向量表示 2.1、词向量表示之one-hot 2.2、词带模型之 （Bag of Words） 2.3、词的分布式表示 2.3.1 基于矩阵的分布式表示...2、词向量表示 2.1、词向量表示之one-hot 1、 构建语料库 2、构建id2word的词典 3、词向量表示 例如构建的词典为： {“John”:...2.2、词带模型之 （Bag of Words） 1）文档的向量表示可以直接将各词的词向量表示加和 John likes to watch movies....将左奇异向量和右奇异向量都取后2维（之前是3维的矩阵），投影到一个平面上，可以得到（如果对左奇异向量和右奇异向量单独投影的话也就代表相似的文档和相似的词）： 在图上，每一个红色的点，都表示一个词，每一个蓝色的点...，用一个一层的神经网络把one-hot形式的稀疏词向量映射称为一个K维的稠密向量的过程。
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